Bayes分析中多源信息融合的最大熵-矩估计方法

本文提出了一种基于最大熵-矩估计理论的多源验前信息融合方法,简称为MEMM与现有其它融合方法不同的是,该方法完全从数据本身出发,不仅考虑了各验前信息源的可信度,还考虑了如何尽可能减少分析者的主观影响,得到的是最保守的融合估计结果。文章最后用仿真数据说明了该方法在实际工程中应用的有效性。